亞馬遜近日推出一項 AI 生成的功能，能自動從數百至數千則產品評論中提取要點，生成總結性摘要，此舉旨在幫助消費者更快速、更方便地瞭解產品評價的正負面，然而這種生成的摘要雖然易讀，卻可能隱含偏頗。亞馬遜表示，這些摘要僅從驗證的購買評論中選取，以減少虛假評論的影響，這也反映出亞馬遜積極將生成式 AI 應用於提升用戶體驗，儘管如此，消費者對於這種 AI 生成的摘要能否真實反映產品品質仍抱持存疑。
亞馬遜 AI 自動總結產品評論的優缺點
更快速理解產品好壞
亞馬遜 8 月 14 日於官方部落格（About Amazon）中表示，目前推出由 AI 生成摘要的功能，是將數百甚至數千則評論在爬梳過後用一段話來總結，可以更縱觀的得知多數人對於產品的評價是好是壞。目前僅會出現在部分美國地區消費者的移動裝置上。它會挑選常見的主題並在產品詳細資訊頁面上進行一小段的總結，不必在動輒數千則的評論中尋找有用的資訊。
以《About Amazon》上提供的圖片為例，開頭與結尾都提到該結論是由顧客的想法生成，「客戶喜歡該設備的穩定性、易用性和性能。還提到它的速度快，開啟串流媒體的速度非常好，而且易於連接。」
疑似先提產品優點，後講缺點，但能揪出假評論
《The Verge》指出，這些由 AI 總結的摘要易讀性高，但有時還是會出現文法上的錯誤或語病。且對於產品帶有隱惡揚善的感覺，總是先提及優點並將缺點留到最後才說。亞馬遜表示，這些摘要僅會從經過驗證的購買中選取資料，目的是減少假評論或人為洗評價，此外還會在底部標注這段話是由 AI 根據「客戶評論文字生成」。
亞馬遜線上購物服務總監舍默爾霍恩（Vaughn Schermerhorn）表示，會先參考客戶的回饋，而未來幾個月將可能擴大到更多的消費者和其他類別的產品。彙整客戶的評論也是目前生成式 AI 較容易實現且更能讓用戶有感的用途之一，越來越多平台也推出類似的功能，如跨境電商 Newegg 與微軟等等。
亞馬遜使用 AI 識別物品完整度、產品擺放位置
亞馬遜一直以來都有使用 AI 與機器學習（machine learning）來幫助定向廣告和廣告的個人化推薦。《PYMNTS》指出，亞馬遜近幾個月推出了許多結合 AI 的解決問題方案，例如透過 AI 在出貨前發現有損壞的產品。這項技術讓人工智慧使用未損壞物品的圖片進行訓練，以識別損壞的物品。如果 AI 發現一件有損壞的物品，該物品將被轉交給一名工人，讓工人將對其進行仔細檢查。
《CNBC》也在 5 月時報導，亞馬遜當時就在使用 AI 來幫助其更正確的判定應該在哪裡放置產品庫存這類「區域化」的應用，以便更快的出貨與了解各區的需求。
虛假評論問題，亞馬遜怎麼解？
根據《TechCrunch》的報導，亞馬遜多年來一直在處理虛假和誤導性的產品評論。2021 年，這家科技巨擘承認他們在前一年阻擋了 2 億個假評論，多年來，他們一直試圖透過訴訟和其他行動打擊虛假評論的根源，包括起訴購買假評論的賣家。
隨著人工智慧的運算能力不斷增強，有專家認為在未來虛假評論可能更難被發現，讀起來更人性化，這可能會導致虛假評論的再次爆發，對此亞馬遜表示除了只會總結經過驗證的帳戶的購買評論，還會繼續投入大量資源去處理虛假評論，包括使用機器學習去分析帳戶的登入活動、歷史紀錄以及其他異常行為。
亞馬遜的生成式 AI 之路走到哪了？
《AP News》報導，隨著科技巨頭之間生成式 AI 競賽的升溫，亞馬遜一直在尋找將更多 AI 融入產品中的辦法。截至目前為止，它還未發布自家的聊天機器人（ChatBot）或是類似 Midjourney 的圖像生成工具，相反的，亞馬遜專注扮演服務者的角色，讓開發人員能夠在其雲端基礎設施 AWS（Amazon Web Service）上構建自己的生成式人工智慧工具。
亞馬遜執行長賈西（Andy Jassy）上週還在電話財報會議中表示，亞馬遜的「每一個」業務目前都有多個生成式 AI 的計劃正在進行中，包括致力於發展語音助理 Alexa 的設備硬體部門。AI 技術有望「全方位的提升用戶體驗」，而目前這項 AI 總結評論的問題在於，「消費者能在多大的程度上信任這個本質上是推銷商品的摘要」。
資料來源：The Verge、pymnts、AP News、CNBC、TechCrunch、about amazon
（本文轉載自《數位時代》）
